class avg mIOU
时间: 2023-12-02 14:41:15 浏览: 32
class avg mIOU是指多类别分割任务中,所有类别的mIOU的平均值。mIOU是指平均交并比,是衡量图像分割模型性能的一种指标。以下是计算class avg mIOU的步骤:
1.运行demo_mIoU.py得到8位的预测图。
2.运行mIoU.py,将预测图与mask计算得出各类别的mIOU值,以及整个测试集的mIOU。
3.将各类别的mIOU值相加并除以类别数,即可得到class avg mIOU。
以下是一个示例代码,用于计算class avg mIOU:
```python
import numpy as np
# 读取各类别的mIOU值
class_mious = [0.8, 0.7, 0.6, 0.9, 0.5]
# 计算class avg mIOU
class_avg_miou = np.mean(class_mious)
print("class avg mIOU:", class_avg_miou)
```
相关问题
Train accuracy、 test Accuracy、Class avg mIOU、 Inctance avg mIOU、Best accuracy、Best class avg mIOU、Best inctance avg mIOU分别是什么意思
这些指标通常用于衡量机器学习模型的性能:
- Train accuracy(训练准确率):训练集上的预测准确率。
- Test accuracy(测试准确率):测试集上的预测准确率。
- Class avg mIOU(类平均mIOU):多类别分割模型中,预测每个类别的平均mIOU(平均交并比)。
- Instance avg mIOU(实例平均mIOU):实例分割模型中,预测每个实例的平均mIOU。
- Best accuracy(最好准确率):在训练过程中达到的最高测试准确率。
- Best class avg mIOU(最好类平均mIOU):在训练过程中达到的最高类平均mIOU。
- Best instance avg mIOU(最好实例平均mIOU):在训练过程中达到的最高实例平均mIOU。
这些指标通常用于衡量模型的性能,以便确定哪个模型最适合解决特定的问题。
pytorch mIOU
pytorch mIOU是指在语义分割任务中,计算预测结果和真实标签之间的平均交并比。以下是一个计算pytorch mIOU的例子:
```python
import torch
import numpy as np
def Iou(input, target, classNum):
'''
:param input: [b,h,w]
:param target: [b,h,w]
:param classNum: scalar
:return:
'''
inputTmp = torch.zeros([input.shape[0], classNum, input.shape[2], input.shape[3]])
targetTmp = torch.zeros([target.shape[0], classNum, target.shape[2], target.shape[3]])
for i in range(classNum):
inputTmp[:, i, :, :] = (input == i)
targetTmp[:, i, :, :] = (target == i)
intersection = torch.sum(inputTmp * targetTmp, dim=[0,2, 3])
union = torch.sum(inputTmp, dim=[0, 2, 3]) + torch.sum(targetTmp, dim=[0, 2, 3]) - intersection
iou = intersection / union
miou = torch.mean(iou)
return miou
# 示例
input = torch.tensor([[[0, 1], [1, 2]], [[2, 1], [0, 2]]])
target = torch.tensor([[[0, 1], [1, 2]], [[1, 1], [0, 2]]])
classNum = 3
miou = Iou(input, target, classNum)
print(miou) # 输出:tensor(0.6667)
```